用普通 AI 视频模型连续生成同一个角色，你会得到两张不同的脸。修复方法不应该是「每个镜头手动重写 prompt」 — 而应该是「角色绑定一次即可」。
模型无关的身份锚点
保存角色后，Freepik 会自动派生 6 层身份锚点（骨架、五官、特征、色调、肤色、发型），在每次 prompt 中自动注入 — 与你选哪个视频模型无关。
参考帧 + 跨镜头绑定
在图像生成器里锁定一张 hero 帧，然后在 Canvas 里把它绑定到多个镜头。图生视频模型（Kling）传递画面；文生视频模型（Sora 2、Veo 3）传递锚点。
锚点版本管理
项目中途调整角色？Freepik 会自动 bump 锚点版本号，并标记所有需要重渲的镜头 — 不会让不一致悄悄混进时间线。
步骤 1
保存一次角色
填写名字、上传参考帧、写一段视觉描述。Freepik 会自动派生身份锚点。
步骤 2
把角色绑定到镜头
在视频生成器或 Canvas 里把角色挂到每个镜头上。无论选哪个视频模型，锚点都会自动注入 prompt。
步骤 3
跨模型渲染仍保持一致
把同一镜头用 Sora 2 出主版本、Kling 快速迭代 — 两个版本的角色保持一致，这是平台的硬约定。
把这一用例真正跑通的 Freepik 工具入口。
可以。身份锚点与模型无关 — Freepik 会按 Sora 2、Veo 3、Kling、Seedance 和 Nano Banana Pro 各自的格式自动注入。
Pro 版本足以覆盖数十个角色的常规库；Team 与 Enterprise 提供跨用户的共享库。
可以。编辑角色会 bump 锚点版本号，Freepik 会标记基于旧版本的所有渲染，让你按需重渲受影响的镜头。
大多数生产场景下可以 — 锚点不需要训练成本就能保证一致性。对深度风格化的 IP（如品牌吉祥物），仍可以把 LoRA 与锚点结合获得更强效果。